Des de ben jove, Miles Cranmer va quedar captiv̧at per la física. El seu avi, professor de física a la Universitat de Toronto, li va proporcionar llibres sobre el tema, mentre que els seus pares el van portar a jornades de portes obertes universitàries al sud d'Ontario, Canadà, destinant un especial interès al Perimeter Institute for Theoretical Physics. “Recordo que algú parlava d'infinit quan jo era molt jove, i em va fascinar”, va compartir Cranmer. Durant el batxillerat, va fer pràctiques a l'Institute for Quantum Computing de la Universitat de Waterloo, descrivint-ho com “el millor estiu de la meva vida fins a aquell moment. ” Aquesta experiència el va portar a cursar una carrera de grau en física a la Universitat McGill. Una nit, durant el seu segon any, Cranmer, de 19 anys, es va trobar amb una entrevista al reconegut físic teòric Lee Smolin a Scientific American. Smolin va afirmar que reconciliar la teoria quàntica i la relativitat “portaria generacions. ” “Això només va activar alguna cosa a la meva ment”, va comentar Cranmer.

“No puc acceptar això — ha de passar més ràpidament. ” Per a ell, la clau per accelerar l’avanç científic es trobava en la intel·ligència artificial. “Aquella nit, vaig concloure: ‘Necessitem implementar la IA per a la ciència. ’” Va començar a explorar l’aprenentatge automàtic, integrant-lo finalment en la seva recerca doctoral en astrofísica a la Universitat de Princeton. Gairebé una dècada després, Cranmer, ara a la Universitat de Cambridge, ha estat testimoni de com la IA comença a revolucionar la ciència, tot i que no al nivell que ell imagina. Si bé sistemes d'ús específic com AlphaFold poden produir prediccions científiques amb una precisió notable, els investigadors encara no disposen de “models fundacionals” ajustats per al descobriment científic general. Aquests models funcionarien com una versió científicament precisa de ChatGPT, capaços de generar simulacions i prediccions en diversos camps de recerca. El 2023, Cranmer i més de dos dits de científics van llançar la iniciativa Polymathic AI amb l'objectiu de desenvolupar aquests models fundacionals.